今日は飛行機の中でいくつか論文読んだのでメモを残しておこうと思ったんだけど、全部座席の網棚に置いてきてしまったらしい。邪魔だったから読み終わったのをパンフの網棚に突っ込んで最後に取り出すのを忘れたｗ 個人的には最後のJ.C.T.C.のやつが面白かったです、FMOにも触れられているのでSBDDerは目を通すべき。

Drug Repurposing Using Deep Embeddings of Gene Expression Profiles

ざっと目を通したんだけど embedding spaceってのが実態としてどんなもんなのかピンとこなかった。実装見て手を動かさないとわかんないのかなぁ。次元圧縮してどうすんだろ？

もう少し先行論文たどってみようかと思う。

Exploring Activity Profiles of PAINS and Their Structural Context in Target–Ligand Complexes

キャッチーな絵を見てPAINSをSBDD的に解釈するのかなーと思い読んでみたんだけど、なんかよくわからない話だった。最近あまりライブラリとかHTSに興味が無いのも相まって読み飛ばしてしまった。構造出したらちゃんと解釈してもらわないとね。

A Simple Representation Of Three-Dimensional Molecular Structure

E3FPの論文も ACSのほうを再度読み返してみた。部分構造に3次元情報を取り入れて細分類してECFPからどれくらいの精度が上がるかっていうのは興味ありますよね。このあたりはPLECにも拡張する余地ありそうだけど、それでどこまで上積みが見込めるかというところでしょうかね。

Theoretical Study of Protein–Ligand Interactions Using the Molecules-in-Molecules Fragmentation-Based Method

創薬わかってる感じやなーと思いつつ読んでいて読み終わってから共著にLilyの人が入ってるの気づいた。元論文紛失しちゃったから引用できないんだけど、FMOはFragmentationのやり方のせいで高精度の基底関数とかDiffuse関数を使いにくい（使っても精度が出にくい）、だから6-31G+分極関数くらいの基底関数の論文が多いみたいなことが書いてあったのと、精度出すには結論パートでダイナミクスを考慮しないといけないみたいなことが書いてあって、 ダイナミクス考慮するなら基底関数の精度そんなに要らないんじゃ？ とちょっと思った。あと相互作用エネルギーにsolvation energy考慮していてあれってどの程度効いてくるのかなーとふと思いました。

って書いてたらあと1報読んだの思い出した。

Anion-π Interactions in Computer-Aided Drug Design: Modeling the Inhibition of Malate Synthase by Phenyl-Diketo Acids

これはRivaroxabanとかと同じような相互作用ですかね？FMOかけると楽しい案件だと思った。ただPDKAってAcidだから負電荷持ってるしMgイオンとも相互作用してるっぽいので計算する時にちょっと手間ですね、、、